Python的集合数据结构如何实现O(1)的成员资格检查？

Python 集合数据结构：探索其 O(1) 成员资格检查

了解 Python 集合的内部功能对于理解其特殊的成员资格至关重要检查速度。其闪电般的性能源于底层实现，其中隐藏着一个秘密：集合采用与字典类似的数据结构。

从本质上讲，CPython 的集合的运行方式与字典非常相似。然而，这些集合中的值只是虚拟的，没有发挥任何积极作用。这种巧妙的设置赋予集合访问键的优势，代表集合的成员，具有闪电般的 O(1) 查找速度。哈希表（也称为字典）的魔力在于。

此外，深入研究 CPython 源代码会发现集合起源于 dict 实现。然而，他们的道路从此分道扬镳，并呈现出独特的身份。虽然集合和字典都利用哈希表，但它们的特定行为和性能在某些用例中可能会有所不同。尽管如此，它们在哈希表中的基石确保了平均情况下的查找和插入仍然是快速的 O(1) 操作，使 Python 成为任何数据科学家或程序员的强大工具。

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